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J-GLOBAL ID:201702233484569231   整理番号:17A1256215

ユーザ関心モデルに基づく個別化推薦のビッグデータ環境下でのアルゴリズム研究【Powered by NICT】

Algorithm study under big data environment of personalized recommendation based on user interest model
著者 (3件):
資料名:
巻: 2017  号: ICIS  ページ: 167-172  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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相関ルールに基づくAprioriAllアルゴリズムの個人化レコメンデーション,伝統的な協調フィルタリングレコメンデーションアルゴリズムと理論のコア問題に基づいて,ユーザの暗示的および明示的関心を組み合わせた二次元ユーザの興味モデルを構築するために提案し,toはユーザの興味に基づくリアルタイムの個人化レコメンデーションを実現する本論文で三次元時間のしきい値を増加させた。実験的評価を通して,精度およびレコメンデーションの実時間はビッグデータ環境下でのモデルとアルゴリズムによって改善されることを証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  その他の情報処理 

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